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总深度变化正则化器已被采用。

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简介：
在此处引入总深度变化正则化器，我们呈现了E. Kobler、A. Effland、K. Kunisch和T. Pock提出的总深度变化（TDV）正则化方法，该方法在2020年的IEEE计算机视觉与模式识别会议上首次发表。 该研究成果已发表在arXiv预印本arXiv:2006.08789中。 如果您在使用此代码，请务必按照以下格式进行引用：@InProceedings { KoEf20 , Title = { Total Deep Variation for Linear Inverse Problems } , Author = { Kobler, Erich and Effland, Alexander and Kunisch, Karl and Pock, Thomas } , Booktitle = { IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition }}.

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  • TDV：总深度变化的正则化器
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    本研究提出了一种名为TDV（Total Depth Variation）的新型正则化方法，旨在通过优化深度信息的变化来改进图像恢复和重建的质量。这种方法特别适用于解决计算机视觉任务中的复杂问题，能够有效提升模型对细节特征的捕捉能力，并保持生成结果的真实性和一致性。 在这里我们展示了引入的总深度变化（TDV）正则化器E. Kobler, A.Effland, K.Kunisch 和 T.Pock 在2020年IEEE计算机视觉与模式识别会议上提出的工作，以及他们在arXiv预印本上的相关论文。如果您使用此代码，请引用以下文献： @InProceedings{KoEf20, Title = {Total Deep Variation for Linear Inverse Problems}, Author = {Kobler, Erich and Effland, Alexander and Kunisch, Karl and Pock, Thomas}, Booktitle = {IEEE Conference} }
     
  • LVRT 跌落深度及角度变化汇总
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    本报告分析了不同跌落深度和角度对LVRT（低电压穿越能力）的影响，总结了测试数据与结果，为电力系统的稳定性提供优化建议。 LVRT 对应的跌落深度以及角度变化汇总（针对逆变器电压穿越故障的模拟）。
     
  • Tikhonov.zip_L曲线正则化_Tikhonov正则化方法_tikhonov_正则化
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    本资料探讨L曲线与Tikhonov正则化技术，深入分析其在求解不适定问题中的应用，提供理论解析和实例验证。 压缩包里包含了正则化方法、L曲线和奇异值分解等内容，希望能对大家有所帮助。
     
  • L1正则化问题_L1_LS_MATLAB_正则化
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    本资源提供针对L1正则化问题的MATLAB实现代码（L1_LS），适用于求解稀疏信号恢复等问题。通过调整参数，用户可以便捷地进行实验与分析。 该程序使用L1正则化方法来解决病态方程问题，并获得稳定的解。
     
  • 吴恩达深度学习超参数调节完整代码（不含正则化、L2正则化和Dropout）
    优质
    本代码资源由吴恩达深度学习课程支持，专注于超参数调整技术，不涉及正则化方法如L2及Dropout，旨在优化模型性能。 吴恩达深度学习Python完整代码包括无正则化、L2正则化及Dropout三种情况，并包含绘制边缘曲线的功能。压缩包内附带的视频证明了程序已成功运行并实现相关功能，使结果更加直观。
     
  • 正则化技术及Tikhonov正则化在Matlab中的应用
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    本文章介绍了正则化技术的基本概念，并重点讲解了Tikhonov正则化方法及其在MATLAB软件环境下的实现与应用，帮助读者理解如何使用该技术解决数值计算问题。 在进行矩阵求逆等计算遇到矩阵条件数较大导致病态问题时，常用的方法有多种来解决这类方程的不适定性。
     
  • ADMM-MATLAB.rar_ADMM重建_稀疏正则_正则化重建_正则化_matlab
    优质
    本资源包提供了一种基于交替方向乘子法（ADMM）的MATLAB工具箱，用于实现稀疏正则化的图像或信号重建技术。适用于需要高效正则化处理的研究与应用开发场景。 基于ADMM的TV正则化最小化稀疏重建算法是一种有效的信号处理技术，它结合了交替方向乘子法（ADMM）与总变差（TV）正则化的优点，用于实现高效的稀疏信号重建。此方法在图像恢复、压缩感知等领域具有广泛应用潜力。
     
  • PSF的MATLAB代码-SVDeconRL：此仓库包括采用改良Richardson-Lucy算法、总体变化正则化及示例数据...
    优质
    这是一个包含使用改进的Richardson-Lucy算法和总变差正则化的MATLAB代码库，适用于图像恢复问题，并提供了示例数据以供测试。 PSF的MATLAB代码svDeconRL基于Richardson-Lucy算法实现总空间正则化的自由空间变异卷积。该代码随发布的出版物一起发布（开放获取）。文章信息如下：Raphaël Turcotte, Eusebiu Sutu, Carla C. Schmidt, Nigel J. Emptage, Martin J. Booth (2020). Title, Journal, doi: X。 此存储库包含用于对具有空间变异点响应系统的二维图像进行反卷积的MATLAB代码。这些方法基于改进后的Richardson-Lucy算法，该算法引入了总变化正则化以处理空间变异性，并提供了样本数据集供研究使用。具体文件包括： - RLTV_SVdeconv.m：执行具有总变化（TV）正则化的Richardson-Lucy反卷积的功能，基于特征PSF分解的空间变量PSF模型。 - TVL1reg.m：计算RL算法在数组M的散度上的总变化正则化因子，使用的是L1范数。 - ScriptLRTV.m：示例脚本，在给定输入下针对几种模式、迭代次数和TV系数值调用RLTV_SVdeconv()函数。
     
  • 采用深度强化学习的机器人运动控制
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    本研究探索了利用深度强化学习技术优化机器人运动控制的方法，通过模拟环境训练模型，实现了更高效、灵活且适应性强的机器人动作规划与执行。 强化学习范式原则上允许复杂行为直接从简单的奖励信号中进行学习。然而，在实际应用中，通常需要手工设计特定的奖励函数以促进某些解决方案或从演示数据中推导出奖励机制。本段落探讨了如何通过丰富环境来推动复杂行为的学习过程。我们明确地在不同的环境中训练代理，并发现这有助于它们形成一系列任务中的稳健表现。 具体而言，我们在运动领域展示了这一原则的应用——这是一个众所周知的行为对奖励选择敏感的案例。在一个平台上，我们使用简单的奖励函数培训多个模拟物体，在此过程中设置各种具有挑战性的地形和障碍物以测试其向前进展的能力。通过采用一种新的可伸缩策略梯度变体强化学习方法，我们的代理能够在没有明确基于奖励指导的情况下学会跑步、跳跃、蹲下以及转身等动作。 有关这种行为的学习过程的视觉描述可以在相关视频中查看。
     
  • 植被变化监测_IDL.txt
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    本文件为植被变化监测项目的数据处理脚本，采用IDL语言编写，主要用于分析和监测特定区域内的植被覆盖变化情况。 基于IDL语言，对两个时期的植被进行变化监测。